选择正确的承诺计划,最大化您的投资回报率

作者

理查·卡普尔

执行摘要

在这篇博文中,我回顾了 AWS 定价模型的类型,这些模型为组织提供了灵活性,可帮助您优化云成本并根据您的特定业务需求定制承诺计划。

如何优化您的云投资

您已将工作负载迁移到云中。接下来该做什么?迁移后,重点是优化,以确保您充分利用云环境。FinOps 是一种框架和实践,通过促进数据驱动的决策和财务责任来提高云技术的商业价值。FinOps 不仅要降低云成本,还要最大化投资回报率和增加收入。目标是在最大化云价值的同时管理您的云支出。FinOps 的一个关键绩效指标 (KPI) 是成本节约。要跟踪成本节约,您首先需要确定成本节约的领域,然后探索符合您业务目标的替代策略。如果没有一种机制来实时跟踪您的节省并在需要时更改您的计划,那么所有这些都毫无用处。

让我们探索可用的 AWS 定价模型和节省计划,以及如何通过选择适合您的计划来优化成本。

AWS 定价模型

AWS 提供灵活的按使用量付费 (PAYG) 定价选项,这意味着您可以选择并只为您使用的内容付费。以下是四种定价模型,可供您考虑用于 FinOps 优化策略

按需定价

按需定价提供了灵活性,但成本较高。您按秒(最低 60 秒)或按小时支付计算或数据库容量费用,无需长期承诺。这使成本可变,仅按实际使用量收费。非常适合游戏、流媒体或票务平台等不可预测激增的工作负载,这些平台的典型容量可能不足。最适合短期项目、测试和在做出长期承诺之前建立工作负载基准。

储蓄计划

节省计划在承诺持续使用 1-3 年($/小时)的情况下提供 AWS 服务(EC2、SageMaker、Lambda、Fargate)的折扣价格,与按需服务相比可节省高达 72% 的费用。可用作 EC2、Compute 和 SageMaker 节省计划。非常适合稳定的工作负载或具有可预测模式(如工作时间高峰)的工作负载,可与按需实例结合使用以实现最大的成本效率。

预留实例 (RI)

当您承诺 1-3 年期限时,预留实例可提供大幅折扣(与按需实例相比最高可优惠 72%),从而确保容量可用性和可预测的预算。适用于多种 AWS 服务,包括 RDS、OpenSearch、ElastiCache、Redshift 和 DynamoDB。虽然需要预先承诺且灵活性不如按需实例,但准确的容量规划对于避免为未使用的资源付费并最大程度地节省成本至关重要。

Spot 实例

AWS 允许您竞标闲置的 EC2 容量,通常只需按需价格的一小部分。但是,当 AWS 需要收回容量时,这些现货实例可以在短时间内终止。这样做的好处是比按需定价节省高达 90% 的成本。但是,建议将现货实例用于容错和灵活的工作负载,而不是关键或时间敏感的工作负载,因为实例可以在很短的时间内终止。

AWS 储蓄计划

AWS Savings Plans 提供超出按需费率的节省,但前提是承诺在一年或三年内每小时使用指定数量的计算能力。您可以使用全额预付、部分预付或无预付付款选项来支付您的承诺。以下是三种 AWS Savings Plans 的简要介绍:

计算储蓄计划

计算节省计划在 EC2、Amazon Fargate 和 Lambda 中提供最大的灵活性,适用于 EC2 实例,无论实例系列、大小、可用区 (AZ)、区域或操作系统如何。如果您的业务有多种或不断发展的计算需求,则此计划最适合您。但是,与更具体的计划相比,它的折扣率较低;使用计算节省计划,您需要牺牲一些节省来获得灵活性

EC2 实例节省计划

EC2 实例节省计划适用于所选区域内的特定实例系列。它们提供的折扣比计算节省计划高,但灵活性较低。

Amazon SageMaker 储蓄计划

这些适用于 SageMaker 的使用,为符合条件的 SageMaker 实例提供折扣,这意味着对于严重依赖 SageMaker 及其实例类型的企业来说,可以节省大量成本。

如何选择适合您的 AWS 定价和节省计划了解您当前的 AWS 使用情况

选择正确的 AWS 定价和节省计划来优化您的云支出取决于您的工作负载性质、使用情况和财务灵活性。在做出任何选择之前,第一步是深入分析您当前的实例类型、区域和使用时间的使用模式以及未来的支出预测。

您可以手动执行此操作,也可以使用Concierto Maximize 获取基于 AI/ML 的成本洞察和建议。Maximize 会自动分析您当前的 AWS 使用情况,以了解实例类型、区域和使用时间的模式,并根据不同的定价模型和承诺计划组合来策划不同的场景以显示每月节省的费用。

云优化策略的八个注意事项

了解当前和预计的使用情况后,在选择定价和节省计划时需要考虑以下因素:

工作量可预测性

您的工作负载有多可预测?如果工作负载稳定且可预测,大多数客户会选择预留实例或 Savings Plans 来节省成本。对于可变或不可预测的工作负载,按需实例和 Spot 实例的混合可能更合适。

财务灵活性

您的组织有多大能力支付预付款?如果担心预付资金,您可能需要放弃额外的储蓄,转而选择不需要预付款的储蓄计划或定价选项。

增长预测

如果您不确定预期增长,您可能需要选择更保守的定价方案,以避免支付过多或过少。过度承诺会导致浪费,而承诺不足则意味着错失潜在的节省。

应用程序架构

应用程序的架构会影响您的选择。微服务架构可能会受益于 Savings Plans 的灵活性,而单体式应用程序可能更适合预留实例。

性能要求

并非所有应用程序都被视为平等,因此请考虑应用程序的性能需求。关键任务应用程序可能需要预留实例的保证容量,而批处理作业可以使用 Spot 实例。如果您的团队可以处理多个定价计划的复杂性,请不要害怕为不同的应用程序混合搭配定价和节省计划选项。

合规性和数据驻留

确保您选择的计划符合您组织的任何合规性要求或数据驻留需求。

运营开销

考虑管理不同定价模型的复杂性。虽然混合使用多种模型可以优化成本,但也会增加管理开销。如果您还没有完整的 FinOps 团队,您可以选择采用更易于跟踪的定价计划,并在实施完整的监控和报告后切换到更复杂的选项。

风险承受能力

评估您的组织对 Spot 实例等选项带来的潜在中断的容忍度。

结论和后续步骤

在本文中,您将了解可以利用哪些手段来优化您的 AWS 云成本并定制您的承诺计划。我查看了 AWS 定价和节省计划选项,建议使用 Concierto Maximize 自动分析您当前的使用情况,并推荐了在选择成本优化策略时要考虑的八个要素。

云成本优化需要随着业务增长而不断发展。通过 Concierto Maximize 等工具实施实时监控,以全面了解 AWS 和混合云的使用情况。定期评估 AWS 消费模式和定价模型,确保通过及时调整和优化从云投资中获得最大投资回报。

Concierto Maximize 为您提供了大量机会,通过 AI 驱动的预测和预算规划、资源优化、标记和资源分配以及 AI 驱动的异常检测来优化您的云支出并提高投资回报率。我们将在后续博客中讨论这些内容。

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